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第264章 哈欠(第3页)

桑婉怔了一下,又哼声,拧着他的耳朵,“你有意见是吧!是吧是吧!”

温谨珩把她张牙舞爪的手臂都没收,桑婉现在整个人身子被他折了圈在臂弯里。

“你干嘛!”

温谨珩挠挠她的小红脸,乐了。

怎么这么喜欢逗她呢。

其乐无穷。

“勾引你呗~”

桑婉头都大了。

“你又来!啊啊啊我错了我错了!!”

温谨珩有衣裳他真脱啊。

衣衫半褪,朦朦胧胧,光影斑驳。

桑婉欲哭无泪地挣扎,“你给谁看啊!!赶紧把你衣裳脱了!”

温谨珩眸中带笑,勾翘着唇,答道,“给你看的啊。”

3。2研究方法

本文以有关电力行业LCA的近十年的英文文献为研究对象,并根据每篇文章的元数据构建数据

库。进行文档分割,将文件分割为更小的部分或章节,分区后使其更容易分类和提取文本,将文档

元素列表存储并跟踪从文档中提取的各种元数据,将文本元素分割为适合模型注意力窗口的大小,

构建向量数据库,方便大模型调用。利用RAG(检索增强生成)模型,帮助大语言模型知晓具有电

力LCA领域专业性和时效性的知识,包括最新的新闻、公式、数据等内容,增强大模型回答关于电

力行业LCA领域专业性问题与时效性问题的能力,主要用到的研究方法如下。

(1)文献资料法。通过阅读大量国内外研究检索增强生成的文章,确定将RAG技术作为提升

大语言模型回答电力行业LCA领域问题专业性与时效性问题的解决方法。文献调研显示,聚焦于此

领域的大模型是一个研究空白,将电力行业LCA的大模型应用于企业层面的分析,能够响应了重大

战略。该方法能够提升科研眼界、开阔研究思路、丰富研究角度。

(2)实验法。本文使用爬虫程序抓取各顶级期刊官网上近十年的文章,并通过元数据处理方

法,构建文章元数据的数据库。

(3)实证分析法。本文通过大量实际数据,来验证大模型调用电力行业LCA领域向量数据库

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回答该领域专业性问题和时效性问题的有效性。

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